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确定了提高北美城市工作弹性的因素

图片来源:UC3M这项研究的研究人员通过网络建模研究得出了结论,并绘制了工作图…

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这项研究的研究人员通过网络建模研究得出了这一结论,并绘制了经济危机期间美国各城市的工作前景。

了解和理解哪些因素有助于就业市场的健康很有趣,因为它可以帮助在危机(例如重大经济衰退或当前的COVID大流行)后更快地恢复。传统研究认为工人是与某个部门特定工作相关的人。但是,在现实世界中,专业人员通常最终会在需要类似技能的其他部门工作。从这个意义上讲,研究人员认为就业市场类似于生态系统,其中有机体通过复杂的相互作用网络相互联系。

在这种情况下,有效的就业市场取决于许多方面,例如多样性和工人提供新技能所需的工作机会或培训机会的数量。在这项科学研究中,研究人员发现,所有这些因素都非常相似的城市在从经济危机中复苏方面的反应有所不同。为什么? Esteban Moro解释说:“我们发现差异部分来自职位'地图',该网络根据工作所需的技能相似性,告诉我们城市内的职位之间是如何关联的。”是UC3M数学系的副教授,也是该研究的合著者,目前是MIT媒体实验室的客座教授。

“当那幅图非常有限时,换句话说,当找到另一份相似工作的可能性很小(我们称之为“工作连通性”)时,城市就没有做好应对工作危机的准备。相反,当该地图提供了从一项工作转移到另一项类似工作的多种可能性时,该城市将做得更好。这也对工人的工资产生了影响:在拥有更多元化网络的城市中,工人的收入要比在网络更为有限的城市中从事相同职业的人的收入更高。”

生态,复杂的网络和工作联系

在存在复杂网络的生态学和其他领域,弹性已与网络的“连通性”紧密相连。例如,在自然界中,已被证明具有很多联系的生态系统比具有较少联系的生态系统更能抵抗某些冲击(例如酸度或温度的变化)。受这一想法的启发,并借鉴了以前的网络建模研究,该研究的作者对美国多个城市的工作之间的关系进行了建模。就像自然界中的连通性可以增强抵御能力一样,他们预测,在面对经济冲击的情况下,拥有技能和地理重叠的工作的城市要比没有此类网络的城市更好。

为了验证这一点,研究人员检查了美国大萧条时期(2008-2014年)到结束期间美国劳工统计局的数据。基于这些数据,他们创建了每个地区工作状况的地图,包括特定工作的数量,其地理分布以及他们所需的技能与该地区其他工作重叠的程度。特定城市的规模及其就业多样性在抵御力方面发挥了作用,更大,更多样化的城市要比较小和多样性较低的城市获得更好的结果。但是,通过控制规模和多样性并考虑到工作联系,对经济衰退期间最高失业率的预测有了显着改善。换句话说,在市场崩溃之前,工作联系度较高的城市比市场联系较少的城市具有更大的弹性和更快的恢复速度。

即使没有像大萧条或COVID大流行这样的暂时性危机,在未来几年中,自动化等现象也可能从根本上改变许多领域的工作格局。城市如何为这种破坏做准备?这项研究的研究人员扩展了他们的模型,以预测由于自动化而面临的工作机会减少时,就业市场的行为。他们发现,尽管类似规模的城市在自动化冲击的早期阶段会受到类似的影响,但拥有良好工作网络的城市将为流离失所的工人提供更多的机会来寻找其他工作。这可以防止普遍的失业,并且在某些情况下,甚至由于最初的自动化冲击而导致创造更多的就业机会。

这项研究的结果表明,决策者在计划其地区未来的就业时应考虑工作的连通性,特别是在自动化有望替代大量工作的地区。此外,连通性的提高不仅会导致失业率降低,而且还会导致总体工资的上涨。研究人员说,这些结果为有关就业前景的讨论提供了新的视角,并可能有助于指导和补充有关在何处投资于创造就业机会和培训计划的当前决定。

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https://www.uc3m.es/ss/Satellite/UC3MInstitucional/zh-CN/Detalle/Comunicacion_C/1371308984892/1371215537949/Identifican_los_factores_que_mejoran_la_resiliencia_laboral_en_las_ciudades_norteamericanas

在存在复杂网络的生态学和其他领域,弹性已与网络的“连通性”紧密相连。例如,在自然界中,已被证明具有很多联系的生态系统比具有较少联系的生态系统更能抵抗某些冲击(例如酸度或温度的变化)。受这一想法的启发,并借鉴了以前的网络建模研究,该研究的作者对美国多个城市的工作之间的关系进行了建模。就像自然界中的连通性可以增强抵御能力一样,他们预测,在面对经济冲击的情况下,拥有技能和地理重叠的工作的城市要比没有此类网络的城市更好。

Source: https://bioengineer.org/the-factors-that-improve-job-resiliency-in-north-american-cities-have-been-identified/

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科学家展示了治疗囊性纤维化的有希望的新方法

由 UNC 医学院研究人员 Silvia Kreda 博士和 Rudolph Juliano 博士领导的科学家们创造了一种改进的寡核苷酸疗法…

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由北卡罗来纳大学医学院研究人员 Silvia Kreda 博士和 Rudolph Juliano 博士领导的科学家创造了一种改进的寡核苷酸治疗策略,具有治疗其他肺部疾病(如 COPD 和哮喘)的潜力

北卡罗来纳州教堂山——北卡罗来纳大学医学院的科学家们领导了一个研究人员的合作,展示了一种潜在的强大的治疗囊性纤维化 (CF) 和潜在的广泛其他疾病的新策略。它涉及称为寡核苷酸的小核酸分子,可以纠正构成 CF 的一些基因缺陷,但现有调节剂疗法无法解决这些缺陷。研究人员使用了一种新的递送方法,克服了将寡核苷酸送入肺细胞的传统障碍。

正如科学家在 Nucleic Acids Research 杂志上报道的那样,他们证明了他们的方法在来自 CF 患者和小鼠的细胞中的惊人有效性。

“通过我们的寡核苷酸递送平台,我们能够恢复在 CF 中无法正常工作的蛋白质的活性,并且我们看到仅用一个适度剂量就可以产生长期效果,因此我们对这种策略的潜力感到非常兴奋, ”该研究的资深作者 Silvia Kreda 博士说,他是北卡罗来纳大学医学系和北卡罗来纳大学生物化学与生物物理学系的副教授,也是北卡罗来纳大学医学院 Marsico 肺研究所的成员。

Kreda 和她的实验室与由 Rudolph Juliano 博士、北卡罗来纳大学药理学系的 Boshamer 杰出名誉教授以及生物技术初创公司 Initos Pharmaceuticals 的联合创始人兼首席科学官领导的团队合作进行了这项研究。

美国约有 30,000 人患有 CF,这是一种遗传性疾病,其中基因突变导致一种称为 CFTR 的重要蛋白质的功能缺失。如果没有 CFTR,衬在肺部和上呼吸道的粘液会脱水并且很容易受到细菌感染的影响,细菌感染经常发生并导致进行性肺损伤。

CF 的治疗现在包括 CFTR 调节剂药物,在许多情况下可有效恢复部分 CFTR 功能。然而,CFTR 调节剂不能帮助大约 10% 的 CF 患者,通常是因为潜在的基因缺陷属于剪接缺陷类型。

CF和拼接缺陷

剪接是当基因被复制或转录成临时 RNA 链时发生的过程。酶和其他分子的复合物然后切断 RNA 链并重新组装它们,通常是在删除某些不需要的片段之后。大多数人类基因都会发生剪接,细胞可以以不同的方式重新组装 RNA 片段,因此可以从单个基因制造不同版本的蛋白质。然而,剪接缺陷会导致许多疾病——包括当 CFTR 的基因转录物错误剪接时的 CF。

原则上,适当设计的寡核苷酸可以纠正某些类型的剪接缺陷。近年来,美国食品和药物管理局批准了两种用于遗传性肌肉疾病的“剪接转换寡核苷酸”疗法。

然而,在实践中,将寡核苷酸引入细胞以及细胞内可以纠正 RNA 剪接缺陷的位置,对某些器官来说极具挑战性。

“将显着浓度的寡核苷酸引入肺部以治疗肺部疾病特别困难,”克雷达说。

治疗性寡核苷酸在注射到血液中时,必须运行一系列生物系统,这些系统旨在保护身体免受病毒和其他有害分子的侵害。即使寡核苷酸进入细胞,最常被困在称为内体的囊泡中,并在它们开始工作之前被送回细胞外或被酶降解。

新的交付策略

Kreda、Juliano 和他们的同事开发的策略通过为剪接转换寡核苷酸添加两个新特征来克服这些障碍:首先,寡核苷酸与称为肽的短蛋白质样分子相连,这些分子旨在帮助它们在体内分布并进入细胞。其次,有一种由 Juliano 和 Initos 开发的名为 OEC 的小分子单独治疗,可帮助治疗性寡核苷酸摆脱内体的束缚。

研究人员在来自具有常见剪接缺陷突变的人类 CF 患者的培养气道细胞中证明了这种组合方法。

“在这些细胞中加入一次,浓度相对较低,基本上将 CFTR 校正到正常的功能水平,没有证据表明对细胞有毒性,”Kreda 说。

使用 OEC 的结果比不使用 OEC 好得多,并且随着 OEC 剂量的增加而改善。

没有剪接缺陷 CF 的小鼠模型,但研究人员在影响报告基因的剪接缺陷小鼠模型中使用不同的寡核苷酸成功地测试了他们的一般方法。在这些实验中,研究人员观察到小鼠肺部剪接缺陷的纠正在单次治疗后至少持续了三周——暗示接受此类治疗的患者可能只需要零星给药。

研究人员现在计划对其潜在的 CF 治疗进行进一步的临床前研究,为可能的临床试验做准备。

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Yan Dang、Catharina van Heusden、Veronica Nickerson、Felicity Chung、Yang Wang、Nancy Quinney、Martina Gentzsch 和 Scott Randell 是 Marsico 肺病研究所对本研究的其他贡献者; Ryszard Kole 是 UNC 药理学系的合著者。

囊性纤维化基金会和美国国立卫生研究院支持这项工作。

https://news.unchealthcare.org/2021/06/scientists-demonstrate-promising-new-approach-for-treating-cystic-fibrosis/

Source: https://bioengineer.org/scientists-demonstrate-promising-new-approach-for-treating-cystic-fibrosis/

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可擦伤的人造皮肤可以帮助假肢,机器人可以感知伤害

图片来源:改编自 ACS Applied Materials & Interfaces 2021, DOI: 10.1021/acsami.1c04911 当有人用手肘撞墙时,他们…

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图片来源:改编自 ACS Applied Materials & Interfaces 2021,D​​OI:10.1021/acsami.1c04911

当有人将肘部撞到墙上时,他们不仅会感到疼痛,还可能会出现瘀伤。机器人和假肢没有这些警告标志,这可能会导致进一步的伤害。现在,ACS Applied Materials & Interfaces 上的研究人员已经开发出一种人造皮肤,它可以通过离子信号感知力,并将颜色从黄色变为类似瘀伤的紫色,提供已经发生损坏的视觉提示。

科学家们开发了许多不同类型的电子皮肤或电子皮肤,可以通过电子传输感知刺激。然而,这些电导体并不总是生物相容的,这可能会限制它们在某些类型的假肢中的使用。相比之下,离子皮肤或 I-skins 使用离子作为电荷载体,类似于人类皮肤。与电子皮肤相比,这些离子导电水凝胶具有优异的透明度、拉伸性和生物相容性。 Qi Zhang、Shiping Zhu 和同事想要开发一种 I-skin,它除了可以记录施加力的电信号变化外,还可以改变颜色以模仿人类的瘀伤。

研究人员制作了一种离子有机水凝胶,其中含有一种叫做螺吡喃的分子,在机械应力下,它的颜色从浅黄色变为蓝紫色。在测试中,凝胶在拉伸或压缩时显示出颜色和导电性的变化,紫色保持 2-5 小时,然后变回黄色。然后,该团队将 I-skin 贴在志愿者的不同身体部位,例如手指、手和膝盖。弯曲或拉伸会导致电信号发生变化,但不会像人类皮肤一样造成瘀伤。然而,用力和反复按压、敲击和捏合会产生颜色变化。研究人员说,I-skin 在电和光信号方面的反应类似于人类皮肤,为检测假肢设备和机器人技术中的损伤开辟了新的机会。

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作者感谢国家自然科学基金、广东省引进创新创业团队计划、深圳市科技计划、2019年中央引导地方科技发展专项:环境净化功能材料研究平台,深圳先进材料产品工程重点实验室及港中大-深圳校长基金。

本文随附的摘要可在此处获取。

美国化学学会 (ACS) 是美国国会特许的非营利组织。 ACS 的使命是推动更广泛的化学企业及其从业者的发展,以造福地球和全体人民。该学会是促进卓越科学教育并通过其多种研究解决方案、同行评审期刊、科学会议、电子书和每周新闻期刊《化学与工程新闻》提供化学相关信息和研究的全球领导者。 ACS 期刊是科学文献中被引用次数最多、最受信任和阅读次数最多的期刊之一;然而,ACS 本身并不进行化学研究。作为科学信息解决方案的领导者,其 CAS 部门与全球创新者合作,通过策划、连接和分析世界科学知识来加速突破。 ACS 的主要办事处位于华盛顿特区和俄亥俄州哥伦布市。

要自动接收来自美国化学学会的新闻稿,请联系 [电子邮件保护]

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Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

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计算机可以预测人们对艺术的品味

新研究深入了解人们如何做出审美判断图片来源:史密森尼美国艺术博物馆,Joseph Schillinger Do 夫人的礼物…

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图片来源:史密森尼美国艺术博物馆,约瑟夫·席林格夫人的礼物

您喜欢克劳德·莫奈 (Claude Monet) 等印象派绘画的粗笔触和柔和的调色板吗?或者你更喜欢罗斯科的大胆色彩和抽象形状?个人艺术品味对他们来说有一定的神秘性,但现在加州理工学院的一项新研究表明,一个简单的计算机程序可以准确地预测一个人会喜欢哪些画作。

这项发表在 Nature Human Behaviour 杂志上的新研究利用亚马逊的众包平台 Mechanical Turk 招募了 1,500 多名志愿者,对印象派、立体派、抽象派和色彩领域的绘画进行评分。志愿者的答案被输入到计算机程序中,然后,在这个训练期之后,计算机可以比偶然发生的情况更好地预测志愿者的艺术偏好。

“我曾经认为对艺术的评价是个人的和主观的,所以我对这个结果感到惊讶,”主要作者、在加州理工学院心理学教授约翰奥多尔蒂实验室工作的博士后学者饭谷清人说。

研究结果不仅表明计算机可以做出这些预测,而且还导致人们对人们如何判断艺术有了新的理解。

“主要的一点是,我们正在深入了解人们用来做出审美判断的机制,”奥多尔蒂说。 “也就是说,人们似乎使用基本的图像特征并将它们组合起来。这是了解该过程如何运作的第一步。”

在这项研究中,该团队对计算机进行了编程,将一幅画的视觉属性分解为他们所谓的低级特征——对比度、饱和度和色调等特征,以及需要人类判断的高级特征,包括以下特征:就像这幅画是动态的还是静止的一样。

“然后,计算机程序会估计在决定喜欢某件特定艺术品的程度时考虑了多少特定特征,”Iigaya 解释道。 “在做出这些决定时,低级和高级功能会结合在一起。一旦计算机估计出这一点,它就可以成功预测一个人对另一件以前未曾见过的艺术品的喜好。”

研究人员还发现,志愿者倾向于分为三类:喜欢带有现实生活对象的绘画的人,例如印象派绘画;喜欢彩色抽象画的人,比如罗斯科;以及喜欢复杂绘画的人,比如毕加索的立体派肖像画。大多数人属于第一个“现实生活对象”类别。 “很多人喜欢印象派画作,”饭谷说。

更重要的是,研究人员发现他们还可以训练深度卷积神经网络 (DCNN) 来学习以类似的准确度预测志愿者的艺术偏好。 DCNN 是一种机器学习程序,其中向计算机提供一系列训练图像,以便它可以学习对对象进行分类,例如猫与狗。这些神经网络具有像大脑中的神经元一样相互连接的单元。通过改变一个单元与另一个单元的连接强度,网络可以“学习”。

在这种情况下,深度学习方法不包括研究第一部分中使用的任何选定的低级或高级视觉特征,因此计算机必须自行“决定”要分析哪些特征。

“在深度神经网络模型中,我们实际上并不确切知道网络是如何解决特定任务的,因为这些模型很像真实大脑那样自行学习,”Iigaya 解释道。 “这可能非常神秘,但是当我们查看神经网络内部时,我们能够看出它正在构建我们自己选择的相同特征类别。”这些结果暗示了用于确定审美偏好的特征可能会在类脑结构中自然出现的可能性。

O'Doherty 说:“我们现在正在通过观察人们在做出相同类型决定时的大脑来积极研究这是否确实如此。”

在研究的另一部分,研究人员还证明,他们的简单计算机程序已经接受了艺术偏好训练,可以准确预测志愿者想要哪些照片。他们向志愿者展示了游泳池、食物和其他场景的照片,看到的结果与涉及绘画的结果相似。此外,研究人员表明,颠倒顺序也有效:在首先对志愿者进行照片培训后,他们可以使用该程序准确预测受试者的艺术偏好。

虽然计算机程序成功地预测了志愿者的艺术偏好,但研究人员表示,关于任何个人品味的细微差别,还有更多需要了解。

O’Doherty 说:“对于一个特定的人来说,我们还没有成功地用这种方法解释偏好的某些方面。” “这个更特殊的部分可能与语义特征、绘画的意义、过去的经历和其他可能影响估值的个人特征有关。仍然有可能在计算机模型中识别和了解这些特征,但这样做将涉及对每个人的偏好进行更详细的研究,而这种方式可能无法像我们在这里发现的那样在个人之间进行概括。”

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这项题为“艺术审美偏好可以从低级和高级视觉特征的混合中预测”的研究由美国国家心理健康研究所(通过加州理工学院的社会决策神经生物学的孔蒂中心)资助,国家药物滥用研究所、日本科学促进会、Swartz 基金会、三得利基金会以及 William H. 和 Helen Lang 夏季本科生研究奖学金。加州理工学院的其他作者包括 Sanghyun Yi、Iman A. Wahle (BS '20) 和 Koranis Tanwisuth,他现在是加州大学伯克利分校的研究生。

“我曾经认为对艺术的评价是个人的和主观的,所以我对这个结果感到惊讶,”主要作者、在加州理工学院心理学教授约翰奥多尔蒂实验室工作的博士后学者饭谷清人说。

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

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